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Enregistrement W4288452510 · doi:10.2337/dc21-2130

Relation of Change or Substitution of Low- and No-Calorie Sweetened Beverages With Cardiometabolic Outcomes: A Systematic Review and Meta-analysis of Prospective Cohort Studies

2022· review· en· W4288452510 sur OpenAlexafffund
Jennifer J. Lee, Tauseef Khan, Néma McGlynn, Vasanti Malik, James O. Hill, Lawrence A. Leiter, Per Bendix Jeppesen, Dario Rahelić, Hana Kahleová, Jordi Salas‐Salvadó, Cyril W.C. Kendall, John L. Sievenpiper

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet, Metabolism, and Disease
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanSt. Michael's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesInstitute of Nutrition, Metabolism and DiabetesBanting and Best Diabetes Centre, University of TorontoEuropean Association for the Study of DiabetesNovo NordiskCanadian Institutes of Health ResearchNational Honey BoardAstraZenecaLoblaw Companies LimitedEli Lilly and CompanyCity and County of San FranciscoNational Institutes of HealthDiabetes CanadaInternational Sweeteners AssociationGeneral Mills
Mots-clésMedicineMeta-analysisCalorieProspective cohort studyDiabetes mellitusCohort studyLow calorieType 2 diabetesSystematic reviewMEDLINEEnvironmental healthInternal medicineFood scienceEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Adverse associations of low- and no-calorie sweetened beverages (LNCSB) with cardiometabolic outcomes in observational studies may be explained by reverse causality and residual confounding. PURPOSE: To address these limitations we used change analyses of repeated measures of intake and substitution analyses to synthesize the association of LNCSB with cardiometabolic outcomes. DATA SOURCES: MEDLINE, Embase, and the Cochrane Library were searched up to 10 June 2021 for prospective cohort studies with ≥1 year of follow-up duration in adults. STUDY SELECTION: Outcomes included changes in clinical measures of adiposity, risk of overweight/obesity, metabolic syndrome, type 2 diabetes (T2D), cardiovascular disease, and total mortality. DATA EXTRACTION: Two independent reviewers extracted data, assessed study quality, and assessed certainty of evidence using GRADE. Data were pooled with a random-effects model and expressed as mean difference (MD) or risk ratio (RR) and 95% CI. DATA SYNTHESIS: A total of 14 cohorts (416,830 participants) met the eligibility criteria. Increase in LNCSB intake was associated with lower weight (5 cohorts, 130,020 participants; MD -0.008 kg/year [95% CI -0.014, -0.002]). Substitution of LNCSB for sugar-sweetened beverages (SSB) was associated with lower weight (three cohorts, 165,579 participants; MD, -0.12 [-0.14, -0.10,] kg/y) and lower incidence of obesity (OB) (one cohort, 15,765 participants; RR 0.88 [95% CI 0.88, 0.89]), coronary heart disease (six cohorts, 233,676 participants; 0.89 [0.81, 0.98]), cardiovascular disease mortality (one cohort, 118,363 participants; 0.95 [0.90, 0.99]), and total mortality (one cohort, 118,363 participants; 0.96 [0.94, 0.98]) with no adverse associations across other outcomes. Substitution of water for SSB showed lower weight (three cohorts, 165,579 participants; MD -0.10 kg/year [-0.13, -0.06]), lower waist circumference (one cohort, 173 participants; -2.71 cm/year [-4.27, -1.15]) and percent body fat (one cohort, 173 participants; -1.51% per year [-2.61, -0.42]), and lower incidence of OB (one cohort, 15,765 participants; RR 0.85 [0.75, 0.97]) and T2D (three cohorts, 281,855 participants; 0.96 [0.94, 0.98]). Substitution of LNCSB for water showed no adverse associations. LIMITATIONS: The evidence was low to very low certainty owing to downgrades for imprecision, indirectness, and/or inconsistency. CONCLUSIONS: LNCSB were not associated with cardiometabolic harm in analyses that model the exposure as change or substitutions. The available evidence provides some indication that LNCSB in their intended substitution for SSB may be associated with cardiometabolic benefit, comparable with the standard of care, water.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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